标准化（standardization，z-score）与归一化（Normalizer）分别是什么？有什么区别？

首先因为翻译以及各种原因这两个东西很多情况下是一锅粥的状态；我们今天以sklearn中提供的API来做一个统一的说明：

标准化（standardization，z-score）从列的角度来处理特征数据

标准化是依照特征矩阵的列处理数据，其通过求z-score的方法，将样本的特征值转换到同一量纲下。

标准的的标准方法是StandardScaler、RobustScaler、MinMaxScaler、MaxAbsScaler等；

标准化的好处是将特征统一在同一个量刚下，然后梯度下降的求解会更容易更快速；

使不同量纲的特征处于同一数值量级，减少方差大的特征的影响，使模型更准确。
加快学习算法的收敛速度。

归一化（Normalizer）从行的角度来处理样本数据：

查看sklearn API中Normalizer的定义：

Normalize samples individually to

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